这是对 pandas 数据帧进行探索性数据分析的一种简单快速的方法。pandas df.describe（）和 df.info（）函数通常用作 EDA 过程的第一步。...但是，它只提供了非常基本的数据概述，对于大型数据集没有太大帮助。另一方面，pandas 分析函数使用 df.profile_report（）扩展 pandas 数据帧，以便快速进行数据分析。...还可以将报告导出到具有以下代码的交互式 HTML 文件中。...2.第二步，为 pandas plots 带来交互性 pandas 有一个内置的.plot（）函数作为数据帧类的一部分。然而，用这个函数呈现的可视化并不是交互式的，这使得它不那么吸引人。...Pastebin 是一种在线内容托管服务，我们可以在其中存储纯文本（如源代码片段），然后可以与其他人共享 URL。事实上，Github gist 也类似于 Pastebin，尽管有版本控制。
概率与贝叶斯统计 贝叶斯统计是一种从贝叶斯定理（一种基于简单概率公理构建的数学方程式）派生出来的统计推断方法。 它使分析师可以计算任何感兴趣的条件概率。...例如，以下内容返回温度差的平均值： Pandas 数据帧 Pandas Series只能与每个索引标签关联一个值。 要使每个索引标签具有多个值，我们可以使用一个数据帧。...将文件中的数据加载到数据帧中 Pandas 库提供了方便地从各种数据源中检索数据作为 Pandas 对象的工具。 作为一个简单的例子，让我们研究一下 Pandas 以 CSV 格式加载数据的能力。.../master/docs/learning-pandas-2e/img/00089.jpeg)] 通过标签或位置检索序列中的值 Series中的值可以通过两种常规方法检索：通过索引标签或从 0 开始的位置...数据帧的每一列都是 Pandas Series，并且数据帧可以视为一种数据形式，例如电子表格或数据库表。
二十、数据可视化 作者：Chris Albon 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 MatPlotLib 中的双向条形图 %matplotlib inline import pandas...%matplotlib inline import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据帧 raw_data...import pandas as pd %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 创建数据帧...Pandas 数据帧生成 MatPlotLib 散点图 %matplotlib inline import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import...)) # 将条宽设为 1 bar_width = 1 # 条形左边界的位置 bar_l = [i for i in range(len(df['pre_score']))] # x 轴刻度的位置
一、Pandas 基础 在本章中，我们将介绍以下内容： 剖析数据帧的结构 访问主要的数据帧组件 了解数据类型 选择单列数据作为序列 调用序列方法 与运算符一起使用序列 将序列方法链接在一起 使索引有意义...当我们将其用作序列值的有意义的标签时，我们将瞥见这个强大的对象。 最后两个秘籍包含在数据分析期间经常发生的简单任务。 剖析数据帧的结构 在深入研究 Pandas 之前，值得了解数据帧的组件。...另见 Pandas read_csv函数的官方文档 访问主要的数据帧组件 可以直接从数据帧访问三个数据帧组件（索引，列和数据）中的每一个。...许多秘籍将与第 1 章，“Pandas 基础”中的内容类似，这些内容主要涵盖序列操作。 选择数据帧的多个列 选择单个列是通过将所需的列名作为字符串传递给数据帧的索引运算符来完成的。...许多新手 Pandas 用户很难记住axis参数的含义。 幸运的是，在 Pandas 中，一项操作可以完成两个潜在的方向。 一种可能的方法是尝试双向尝试直到获得所需结果的简单蛮力解决方案。
Pandas的一个惊人之处是，它可以很好地处理来自各种来源的数据，比如:Excel表格、CSV文件、SQL文件，甚至是网页。 在本文中，我将向您展示一些关于Pandas中使用的技巧。...2 数据帧操作 在本节中，我将展示一些关于Pandas数据帧的常见问题的提示。 注意：有些方法不直接修改数据帧，而是返回所需的数据帧。...在不知道索引的情况下检索数据: 通常使用大量数据，几乎不可能知道每一行的索引。这个方法可以帮你完成任务。因此，在因此，在“数据”数据框中，我们正在搜索user_id等于1的一行的索引。...missing = {‘tags’:’mcq’, ‘difficulty’: ‘N’} data.fillna(value = missing, inplace = True) 从数据帧中获取已排序的样本...这些数据将为您节省查找自定义数据集的麻烦。 此外，数据可以是任何首选大小，可以覆盖许多数据类型。此外，您还可以使用上述的一些技巧来更加熟悉Pandas，并了解它是多么强大的一种工具。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2201.08264.pdf 实验证明 MV-GPT 的能力可以有效地转移到多模态视频字幕上，在各种基准测试中取得了 SOTA 结果。...编码器需要学习将文本中的信息与视觉内容融合，目标标签用于训练解码器进行生成。 但在未标记视频的情况下，每个视频剪辑仅带有来自 ASR 的脚本，没有手动注释的目标标签。...但是，训练模型以生成通常不以输入内容为基础的未来话语效果并不理想。因此，谷歌应用了一种新的双向生成损失函数来加强与输入的关联。...双向生成损失 我们可以通过制定包括前向和后向生成的双向生成损失来缓解非基础文本生成的问题。前向生成在给定视觉框架及其相应的转录本的情况下生成未来语句，并允许模型学习将视觉内容与其相应的转录本融合。...MV-GPT 中的双向生成，已训练两代损失。在前向生成中，模型在给定帧和当前话语（红色框）的情况下生成未来话语（蓝色框），而现在是从后向生成中的未来话语生成的。
对于数据结构，无非从“创建-存载-获取-操作”这条主干线去学习，当然面向具体的 NumPy 数组和 Pandas 数据帧时，主干线上会加东西。...Pandas WHY 下图左边的「二维 NumPy 数组」 仅仅储存了一组数值 (具体代表什么意思却不知道)，而右边的「数据帧 DataFrame」一看就知道这是平安银行和茅台从 2018-1-3 到...Pandas 的数据结构在每个维度上都有可读性强的标签，比起 NumPy 的数据结构涵盖了更多信息。...---- WHAT Pandas DataFrame 是一种数据结构 (Series 可不严谨的看成一维的 DataFrame，而 Panel 已经被废弃)。...DataFrame 数据帧可以看成是 数据帧 = 二维数组 + 行索引 + 列索引 在 Pandas 里出戏的就是行索引和列索引，它们 可基于位置 (at, loc)，可基于标签 (iat
这意味着您可以从与当前数据帧完全无关的内容中形成组。 在这里，我们将cuts变量中的值分组。...由于两个数据帧的索引相同，因此可以像第 7 步中那样将一个数据帧的值分配给另一列中的新列。 更多 从步骤 2 开始，完成此秘籍的另一种方法是直接从sex_age列中分配新列，而无需使用split方法。...其余步骤使用append方法，这是一种仅将新行追加到数据帧的简单方法。 大多数数据帧方法都允许通过axis参数进行行和列操作。append是一个例外，它只能将行追加到数据帧。...准备 在此秘籍中，我们将执行组合数据帧所需的。 第一种情况使用concat更简单，而第二种情况使用merge更简单。...更多 可以在不知道文件名的情况下将所有文件从特定目录读取到数据帧中。 Python 提供了几种遍历目录的方法，其中glob模块是一种流行的选择。
由于视频特征提取器是固定的，不需要进行网络调整，因此当迁移到不同的目标域时，这些方法是次优的。相比之下，最近出现的方法从视频中采样很少的帧，这使得视频主干能够进行端到端的预训练和微调。...对于从每个输入视频中稀疏采样的个帧，TimeSformer首先将每个帧划分为K个不重叠的patch，这些patch被过滤并送到线性投影层以产生patch token序列。...然而，由于视频和文本特征位于不同的嵌入空间，这种方法导致不太好的对齐。为此，作者提出了一种视频文本对比（VTC）方法，用于在将单模态编码器的特征发送到多模态编码器之前对其进行对齐。...对比损失将匹配对视为正样本，而将batch中可以形成的所有其他对视为负样本。...PEM则是对随机裁剪的帧通过prompt操作进行类别的预测，然后将预测的结果作为伪标签来监督预训练的过程，从而使模型能够感知视频帧中的局部区域。
数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。...在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...如果我们不希望在坐标轴上看到数字，而是想要设置标签。我们还可以将x轴标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。...对数坐标 如果数据的跨度范围非常大，横跨好几个数量级，那么用线性坐标就无法很好地展示数据。这时候我们需要用到对数坐标，设置方法是将logx或者logy的值设置为Ture。
默认行为是为未对齐的序列结构生成索引的并集。 这是可取的，因为信息可以保留而不是丢失。 在本书的下一章中，我们将处理 Pandas 中缺失的值。 数据帧 数据帧是一个二维标签数组。...使用ndarrays/列表字典 在这里，我们从列表的字典中创建一个数据帧结构。 键将成为数据帧结构中的列标签，列表中的数据将成为列值。 注意如何使用np.range(n)生成行标签索引。...至于序列和数据帧，有创建面板对象的不同方法。 它们将在后面的章节中进行解释。 将 3D NumPy 数组与轴标签一起使用 在这里，我们展示了如何从 3D NumPy 数组构造面板对象。...isin和所有方法 与前几节中使用的标准运算符相比，这些方法使用户可以通过布尔索引实现更多功能。 isin方法获取值列表，并在序列或数据帧中与列表中的值匹配的位置返回带有True的布尔数组。...总结 在本章中，我们看到了各种方法来重新排列 Pandas 中的数据。 我们可以使用pandas.groupby运算符和groupby对象上的关联方法对数据进行分组。
整理 | 晓查 来自 | 量子位 数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。...在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...如果我们不希望在坐标轴上看到数字，而是想要设置标签。我们还可以将x轴标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。...对数坐标 如果数据的跨度范围非常大，横跨好几个数量级，那么用线性坐标就无法很好地展示数据。这时候我们需要用到对数坐标，设置方法是将logx或者logy的值设置为Ture。
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本文经AI新媒体量子位（QbitAI）授权转载，转载请联系出处 数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。...在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...如果我们不希望在坐标轴上看到数字，而是想要设置标签。我们还可以将x轴标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。...对数坐标 如果数据的跨度范围非常大，横跨好几个数量级，那么用线性坐标就无法很好地展示数据。这时候我们需要用到对数坐标，设置方法是将logx或者logy的值设置为Ture。
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导读：数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。...在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...如果我们不希望在坐标轴上看到数字，而是想要设置标签。我们还可以将x轴标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。...对数坐标 如果数据的跨度范围非常大，横跨好几个数量级，那么用线性坐标就无法很好地展示数据。这时候我们需要用到对数坐标，设置方法是将logx或者logy的值设置为Ture。
与以前那样直接将标签映射到数字相比，直接从文本中学习是更加有效的，它可以成为更广泛的监督来源，并提供更全面的代表性。...另一方面，每天网络上都会存储和生成大量带有嘈杂但富文本标签的视频。 有没有一种方法可以激活丰富的web数据以进行动作识别？ ViViT证明了预训练可能是一种解决方案。...Multimodal Learning Framework 以前的视频动作识别方法将此任务视为标准的1-of-N投票问题，将标签映射为数字。这个pipeline完全忽略了标签文本中包含的语义信息。...Pre-train 正如先前的工作所表明的，预训练对视觉语言多模态学习有很大的影响。由于训练数据是直接从网络上收集的，因此其中一个热门方向是设计适当的目标，以便在此过程中处理这些噪声数据。...除了空间位置嵌入外，token嵌入将添加额外的可学习时间位置嵌入，以指示帧索引。可以使用原始预训练图像编码，这种方式简称为Joint。
没有这两个函数，人们将在这个庞大的数据分析和科学世界中迷失方向。 今天，小芯将分享12个很棒的Pandas和NumPy函数，这些函数将会让生活更便捷，让分析事半功倍。 ...Pandas Pandas是一个Python软件包，提供快速、灵活和富有表现力的数据结构，旨在使处理结构化(表格，多维，潜在异构)的数据和时间序列数据既简单又直观。 ...以下是Pandas的优势： 轻松处理浮点数据和非浮点数据中的缺失数据(表示为NaN) 大小可变性：可以从DataFrame和更高维的对象中插入和删除列 自动和显式的数据对齐：在计算中，可以将对象显式对齐到一组标签...，或者用户可以直接忽略标签，并让Series，DataFrame等自动对齐数据 强大灵活的分组功能，可对数据集执行拆分-应用-合并操作，以汇总和转换数据 轻松将其他Python和NumPy数据结构中的不规则的...将数据帧分配给另一个数据帧时，在另一个数据帧中进行更改，其值也会进行同步更改。为了避免出现上述问题，可以使用copy()函数。
Jupyter Notebook 介绍 我们可以使用计算机视觉和深度学习做很多事情，例如检测图像中的对象，对这些对象进行分类，从电影海报中生成标签。...我很好奇将相同的计算机视觉算法应用于视频数据。我用于构建图像分类模型的方法是否可以推广? ? 对于机器来说，视频可能很棘手。...然后，我们可以按照与图像分类任务相同的步骤进行操作。这是处理视频数据的最简单方法。 实际上有多种其他方式来处理视频，甚至还有视频分析领域。我们将使用CNN从视频帧中提取特征。...我们将在每次迭代时从此文件夹中删除所有其他文件 接下来，我们将读取temp文件夹中的所有帧，使用预先训练的模型提取这些帧的特征，进行预测得到标签后将其附加到第一个列表中 我们将在第二个列表中为每个视频添加实际标签...我们现在可以尝试不同的方法，旨在提高模型的性能。我能想到的一些方法是使用可以直接处理视频的3D卷积。 由于视频是一系列帧，我们也可以将其解决为序列问题。
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